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Title: 超低遅延サービスL4Sを用いた機械学習利用型輻輳制御の性能向上手法の提案
Other Titles: A proposal on performance improvement method of machine learning-based congestion control using L4S ultra-low latency services
Authors: 青木, 一真1 Browse this author →KAKEN DB
三橋, 力麻2 Browse this author
飯田, 勝吉3 Browse this author →KAKEN DB
髙井, 昌彰4 Browse this author →KAKEN DB
Authors(alt): AOKI, Kazuma1
IIDA, Katsuyoshi3
TAKAI, Yoshiaki4
Keywords: IoT
Congestion control
remote control
machine learning
Issue Date: 14-Dec-2023
Publisher: 電子情報通信学会
Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告
Journal Title(alt): IEICE Technical Report
Volume: 123
Issue: 318
Start Page: 5
End Page: 11
Abstract: 近年、多様なIoTデバイスが幅広く普及しているが、IoTデバイスは一般に計算能力が低いため、高度な計算を必要とするTCPの輻輳制御をデバイス自身で実行することが困難と言える。この課題を解決する一つの方式として、高性能な遠隔サーバを利用して輻輳制御の計算を行わせる方法が考えられる。しかし、IoTデバイスと遠隔サーバ間の通信遅延が大きいと、時々刻々と変わるトラフィック状況に追随することができず、結果として輻輳制御の性能(スループット、ロス率、公平性など)が低下する。本研究では、IoTデバイスと遠隔サーバ間の通信遅延を可能な限り低減させるため、2023年にRFC9330として標準化された超低遅延サービスL4Sを用いた機械学習利用型輻輳制御の性能向上手法を提案する。
In recent years, a wide variety of IoT devices have been deployed, but their low computing power makes it difficult to implement TCP congestion control, which requires advanced computation. One possible solution is to use high-performance remote servers to perform congestion control calculations. However, longer communication latency between IoT devices and remote servers might cause performance degradation, such as lower throughput, higher loss rates, and unfairness index. In this research, we propose a method of performance improvement based on machine learning-based congestion control between IoT devices and remote servers using a ultra-low latency communication service called L4S, standardized as RFC9330 in 2023.
Rights: Copyright ©2023 IEICE
Publisher URI:
Type: article
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Submitter: 飯田 勝吉

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